von raptor100 » Di 8. Aug 2017, 18:38
Konkretisierung
Zu schätzendes Modell:
G(X,Y)=b_0+b_1 * X+b_2 * Y+u
Zudem gilt:
Y(X)=a_0+a_1 * X+v
Ich möchte jetzt bei einem gewissen Niveau (X=3, Y=5) wissen, wie sich G durchschnittlich verändern würde, wenn X marginal steigt.
Die einzelnen Schätzer sind nur aussagekräftig, wenn die anderen Regressoren konstant sind.
Bedeutet jetzt:
Gesamteffekt:dG(X,Y)/dX=b_1+b_2*dY(X)/dX
Indirekter Effekt:b_2*dY(X)/dX=b_2*a_1
Jetzt habe ich gehofft mithilfe des Interaktionseffektes den indirekten Effekt schätzen zu können:
G(X,Y)=b_0+b_1 * X+b_2 * Y+b_3 * (X*Y)+u
Und dementsprechend war meine Hypothese:
b_2*a_1=b_3
Was – so denke ich jetzt – nicht richtig aussieht …
Auf diese komplette Überlegung bin ich gekommen, weil ich dachte, dass wenn der indirekte Effekt schon durch die Korrelation von Y(X) abhängig ist und dies beim Interaktionseffekt auch der Fall ist sowie die Tatsache, dass beide von einem Anfangsniveau (X,Y) beeinflusst werden, dass eben dann eine Verknüpfung besteht.
Ich mein, der Interaktionseffekt ist schließlich "0", wenn durch eine Veränderung von X keine Veränderung von Y resultiert. Das Gleiche ist doch auch beim indirekten Effekt der Fall. Oder nicht?
Bedeutet, dass ich nur einen Interaktionterm integriere, wenn ich davon ausgehen kann, dass X und Y abhängig - bzw. korreliert (in den meisten Fällen) - sind.